AI 도구 구축하기: 왜 3개월 동안 125개 이상의 AI 도구를 분류했는가, 그리고 실제로 배운 것들

솔직히 말해서, 이 프로젝트가 오늘날의 모습이 될 것이라고는 예상하지 못했습니다.

그래서 저는 이렇게 생각했습니다. "내가 시도하는 모든 AI 도구를 장단점과 함께 솔직하게 분류해 보는 건 어떨까? 오픈 소스(Open source)로 유지하고, 계속 업데이트하며, 커뮤니티가 기여할 수 있게 만들자."

3개월이 지나고 125개의 도구를 정리한 지금... 음, 제가 예상했던 것보다 훨씬 더 많은 것을 배웠습니다. 제가 무엇을 만들었는지, 무엇이 저를 놀라게 했는지, 그리고 왜 여러분이 제가 했던 방식을 따라 하지 말아야 할 수도 있는지(하지만 동시에 왜 해야 하는지)에 대해 말씀드리겠습니다.

AI-Tools란 무엇인가?

AI-Tools는 솔직한 리뷰, 장점, 단점, 그리고 실제 사용 노트를 포함하여 125개 이상의 AI 도구를 큐레이션한 오픈 소스(Open source) 목록입니다. 아이디어는 간단합니다:

모든 도구는 마케팅 문구가 아닌, 실제 사람의 리뷰를 거칩니다. 무엇에 좋고, 무엇에 나쁘며, 실제로 누가 사용해야 하는지를 알려줍니다.

GitHub에서 여기서 둘러보실 수 있습니다: https://github.com/kevinten10/AI-Tools

제가 최종적으로 구성한 구조는 다음과 같습니다:

## Category: Code Assistants
- [GitHub Copilot](https://github.com/copilot)
  - **Price**: $10/month
...

꽤 직관적이죠? 모든 것이 정리된 단순한 마크다운(Markdown) 파일일 뿐입니다. 화려한 웹사이트도 없고, AI가 생성한 요약도 없으며, 오직 사람의 언어만 있습니다.

잠깐—왜 웹사이트가 없냐고요? 솔직히 말해서, 목록을 유지하는 것만으로도 충분합니다. 만약 누군가 이 위에 화려한 프론트엔드(Frontend)를 구축하고 싶다면 그렇게 해도 됩니다. 저는 단지 콘텐츠가 공개되어 있고 버전 관리(Version-controlled)가 되기를 원했을 뿐입니다.

스택(Stack): 단순하게 유지하라 (Keep It Simple Stupid)

자, 핵심은 이겁니다—저는 이것을 과도하게 설계(Overengineer)하지 않았습니다. 사실 그것이 제가 자랑스럽게 생각하는 유일한 점입니다.

프로젝트 전체 구성은 다음과 같습니다:

1. 목록이 담긴 하나의 마크다운(Markdown) 파일
2. 기여 방법을 설명하는 단순한 README
3. Apache 2.0 라이선스(License)—원하는 대로 무엇이든 하셔도 됩니다

그게 전부입니다. React 앱도, 데이터베이스(Database)도, CMS도 없습니다. 오직 마크다운(Markdown)뿐입니다.

하지만 잠깐, 그 과정에서 기술적인 무언가를 배우긴 했을까요? 당연히 배웠습니다. 모든 것을 체계적으로 유지하기 위해 사용하는 코드, 즉 포맷을 검증하고 깨진 링크(dead links)를 확인하는 간단한 Node.js 스크립트를 공유하겠습니다.

제가 사용하는 검증 스크립트입니다. 가져다 쓰셔도 됩니다:

const fs = require('fs');
const path = require('path');
const https = require('https');
...

꽤 간단하죠? GitHub Actions를 통해 모든 PR(Pull Request)에서 실행됩니다. 이를 통해 대부분의 기여(contribution) 실수를 자동으로 잡아내므로 제가 직접 확인할 필요가 없습니다.

GitHub Action 설정은 다음과 같습니다:

name: Validate List Format
on: [pull_request, push]

...

이것이 전체 CI/CD 파이프라인의 전부입니다. 총 코드 라인이 50줄도 되지 않습니다. 거창한 것은 필요 없습니다.

이 방식의 장점:

• ✅ 호스팅 비용 제로
• ✅ GitHub가 존재하는 한 항상 사용 가능
• ✅ 기여하기 쉬움 — 마크다운(Markdown)만 수정하면 됨
• ✅ 모든 변경 사항에 대한 버전 관리(Version control)
• ✅ 누구나 포크(fork)하여 자신만의 버전을 구축 가능

이 방식의 단점:

• ❌ 검색 기능 없음 (브라우저 찾기 기능을 사용하지 않는 한)
• ❌ 가격/평점/카테고리별 필터링 불가
• ❌ GitHub 사용자가 아닌 사람들에게는 접근성이 낮음

지금 다시 한다면 다르게 할까요? 언젠가 검색 기능이 있는 간단한 정적 사이트(static site)를 추가할 수도 있겠네요. 하지만 솔직히 저는 이 단순함이 좋습니다. 이런 방식으로 3개월 동안 유지해 왔고, 아직 유지보수하는 것이 지루해지지도 않았습니다.

진짜 교훈: 예상치 못했던 것들

자, 이제 핵심으로 들어가 보죠. 125개 이상의 AI 도구를 분류하면서 실제로 배운 것들입니다. 이 중 일부는 저를 놀라게 했습니다.

1. 대부분의 AI 도구는 당신에게 필요 없는 문제를 해결하고 있다

솔직히 말해서요. 예를 들어,

벤처 캐피털(VC)들이 이름에 "AI"가 들어간 것이라면 무엇이든 투자하고 있기 때문에, 똑같은 기능을 수행하는 수십 개의 도구들이 쏟아져 나오고 있습니다. 그들 중 대부분은 1년 안에 사라질 것입니다.

2. 최고의 AI 도구는 여전히 대형 도구들이다

125개 이상의 도구를 사용해 본 후에도, 저는 여전히 다음 도구들을 사용합니다:

• 코딩을 위한 GitHub Copilot
• 디버깅(Debugging) 및 설명(Explaining)을 위한 ChatGPT
• 긴 문맥의 문서(Longer context documents)를 위한 Claude
• 블로그 포스트용 이미지가 필요할 때의 MidJourney

그게 전부입니다. 제 AI 사용량의 90%는 여전히 이 네 가지 도구에 집중되어 있습니다. 제가 시도했던 다른 모든 도구들—그중 대부분은 다시 사용하지 않습니다.

그렇다고 다른 도구들이 나쁘다는 뜻일까요? 반드시 그렇지는 않습니다. 하지만 그 도구들은 저에게는 문제가 되지 않는 문제들을 해결하고 있습니다. 아마 다른 누군가에게는 문제일 수도 있겠죠.

3. 가격은 거의 아무것도 알려주지 않는다

제가 발견한 최고의 도구 중 일부는 완전히 무료입니다. 반면 제가 시도한 가장 비싼 도구 중 일부는 정말 형편없었습니다.

예를 들어:

• 무료이며 놀라운 도구: Chatbot UI — 자신만의 ChatGPT 인터페이스를 셀프 호스팅(Self-host)할 수 있으며, 어떤 API 키와도 작동합니다. 제 개인적인 의견으로는 공식 OpenAI 인터페이스보다 더 낫습니다.
• 비싸고 실망스러운 도구: 문장을 그저 더 "전문적으로" 다시 써주기만 하는 월 50달러짜리 "AI写作助手"—누가 그런 게 필요할까요? 저도 아니고, 제가 아는 어떤 작가도 필요로 하지 않습니다.

결론은 이렇습니다. 무료 티어(Free tier)를 2주 동안 사용해 보고, 실제로 최소 3번 이상 사용해 보기 전까지는 AI 도구에 비용을 지불하지 마세요. 대부분의 구독은 어차피 취소하게 될 것입니다.

4. "최고의" AI 도구는 전적으로 당신의 사용 사례(Use case)에 달려 있다

사람들은 계속해서 저에게 "최고의 AI 코드 어시스턴트(Code assistant)가 무엇인가요?"라고 묻지만, 저는 명확한 답변을 드릴 수가 없습니다. 왜냐하면 상황에 따라 다르기 때문입니다:

• 어디서나 통합되어 사용되길 원하고 월 10달러를 지불하는 것이 상관없다면: GitHub Copilot
• 오픈 소스(Open source)와 셀프 호스팅(Self-host)을 원한다면: CodeLlama + Ollama
• 더 나은 추론(Reasoning) 능력이 필요하다면: Continue.dev를 통한 Claude 3.5 Sonnet
• 비용을 전혀 지불할 수 없다면: GPT-4o-mini는 대부분의 작업에 충분히 무료적입니다.

단 하나의 "최고"는 없습니다. 모든 것은 당신이 무엇을 필요로 하는지, 당신의 제약 조건은 무엇인지, 그리고 당신이 무엇을 편하게 느끼는지에 달려 있습니다.

저는 "최고"의 도구를 추천하는 것이 사람들을 실망하게 만드는 일이라는 것을 고통스러운 경험을 통해 배웠습니다. 사람마다 상황은 다를 수 있습니다.

5. 사람들은 과장된 홍보보다 진실을 원한다

이것이 가장 큰 놀라움이었습니다. 이 프로젝트를 시작했을 때, 저는 사람들이 그저 또 다른 거대한 리스트를 원한다고 생각했습니다. 하지만 사람들이 실제로 저에게 감사해하는 부분은 바로 정직함입니다.

예를 들어, 저는 다음과 같이 말하곤 합니다:

이 도구는 정말 인기가 많지만, 제가 사용해 보니 일상적인 용도로 쓰기에는 너무 느리고 무료 티어 (free tier)의 제한이 너무 많습니다. 특정 기능이 꼭 필요하다면 훌륭할 수 있겠지만, 저에게는 그만한 가치가 없습니다.

또는:

솔직히 말해서, 왜 이게 이렇게 인기가 있는지 모르겠습니다. ChatGPT에 간단한 프롬프트 (prompt)를 입력해서 이미 할 수 있는 일을 해주면서 매달 20달러를 청구합니다. 돈을 아끼세요.

솔직히 말해서, 이것이 전체 프로젝트에서 가장 가치 있는 부분이었습니다.

이 프로젝트 전체의 장단점

솔직하게 말씀드리겠습니다. 여러분도 이런 프로젝트를 시작해야 할까요? 한번 분석해 봅시다.

잘된 점 (Pros)

1. 다른 방법으로는 찾지 못했을 실제로 유용한 도구들을 발견했습니다
   • 제가 겪었던 특정 문제들을 해결해 주는 놀라운 니치 (niche) 도구들을 발견했습니다. 예를 들어 다이어그램 (diagram) 편집을 위한 Mermaid Chart 같은 것들은 문서화 작업의 게임 체인저 (game changer)였습니다.
2. 커뮤니티가 실제로 기여합니다
   • 제가 놓친 도구를 추가하거나, 깨진 링크를 수정하고, 평점을 업데이트하는 등 15개 이상의 PR (Pull Request)을 받았습니다. 정말 멋진 경험이었습니다. 오픈 소스 (open source)는 사람들이 실제로 관심을 가질 때 작동합니다.
3. 사람들이 실제로 사용하는 유용한 리소스가 되었습니다
   • 수십 명의 사람들이 이 사이트를 북마크해 두었다가 새로운 AI 도구를 찾을 때 다시 방문한다고 말해주었습니다. 실제로 유용한 무언가를 만들고 있다는 느낌은 정말 기분 좋은 일입니다.
4. 유지 비용이 전혀 들지 않습니다
   • GitHub에서 무료로 호스팅하고, CI (Continuous Integration)도 무료로 실행되며, 도메인조차 필요하지 않습니다. 프로젝트 전체 비용이 0달러입니다. 이보다 더 좋을 수는 없습니다.

잘되지 않은 점 (Cons)

1. 생각보다 훨씬 많은 시간이 소요됩니다

   • 몇 번의 주말 정도만 투자하면 될 줄 알았습니다. 하지만 아니었습니다. 3개월이 지난 지금도 새로운 도구를 시도할 때마다 계속 업데이트하고 있습니다. 업무량이 엄청난 것은 아니지만, 지속적으로 이루어지는 작업입니다.

2. GitHub에서의 발견 가능성(Discoverability)이 매우 낮습니다

   • 사람들이 이 프로젝트의 존재를 모르면 찾을 수 없습니다. GitHub는 발견 가능성 측면에서 뛰어나지 않습니다. 아마 이 글과 같은 블로그 포스트를 몇 개 작성해야 할 것 같지만, 그것 또한 추가적인 작업입니다.

3. 카테고리 중복이 실제적인 문제입니다

   • 어떤 도구들은 여러 카테고리에 해당합니다. ChatGPT를 "챗봇 (Chatbots)", "글쓰기 보조 도구 (Writing Assistants)", "코드 보조 도구 (Code Assistants)"에 모두 넣어야 할까요? 아직 명확한 답을 내리지 못했습니다. 현재는 그냥 한 곳에 배치하고 링크를 걸어두고 있지만, 완벽한 방법은 아닙니다.

4. "검증의 역설 (validation paradox)"—모든 도구를 실제로 깊이 있게 테스트할 수는 없습니다

   • 125개 이상의 도구가 있다 보니, 각 도구에 일주일씩 시간을 할애할 수는 없습니다. 어떤 리뷰들은 몇 시간의 테스트를 기반으로 합니다. 이는 제가 무언가를 놓칠 수도 있음을 의미합니다. README 파일에 이 점을 솔직하게 명시하고 있지만, 여전히 한계점입니다.

이 프로젝트는 누구를 위한 것인가요?

좋습니다, 그럼 실제로 누가 AI-Tools를 확인해봐야 할까요?

이런 분들이라면 확인해보세요:

• 매주 쏟아져 나오는 수많은 새로운 AI 도구들에 압도당하고 있는 분
• 무엇인가를 홍보하기 위해 돈을 받는 사람이 아닌, 누군가의 솔직한 의견을 원하는 분
• 특정 문제를 해결할 도구를 찾고 있으며, 모든 옵션을 한곳에서 보고 싶은 분
• 본인의 AI 도구 사용 경험을 기여하고 싶은 분

이런 분들이라면 굳이 안 보셔도 됩니다:

• 이미 사용 중인 AI 도구들에 만족하고 있는 분
• 인간의 큐레이션(Curation)을 신뢰하지 않으며, AI가 모든 것을 추천해주길 바라는 분
• GitHub를 싫어하고 그저 예쁜 웹사이트를 원하는 분 (언젠가는 만들겠다고 약속합니다)

기여하기: 생각보다 쉽습니다

제가 놓친 도구를 추가하고 싶으신가요? 아니면 다른 경험을 바탕으로 제 리뷰를 업데이트하고 싶으신가요?

기여하는 방법은 매우 간단합니다:

1. 리포지토리 (Repository) 포크 (Fork) 하기
2. README.md 파일 수정하기
3. 기존 형식을 따라 본인의 도구 추가하기
4. 풀 리퀘스트 (Pull Request) 열기

CI (지속적 통합)가 자동으로 형식을 확인하며, 내용이 괜찮다면 보통 24시간 이내에 병합 (Merge) 하겠습니다.

엄격한 기여 가이드라인은 없습니다. 리뷰가 솔직하고 형식을 따른다면 무엇이든 반영됩니다. 해당 도구를 좋아하든 싫어하든, 여러분의 관점을 듣고 싶습니다.

그래서 결론은 이렇습니다...

3개월 전 이 프로젝트를 시작할 때, 저는 다른 사람들에게 유용한 리소스를 만들고 있다고 생각했습니다. 그리고 실제로 그렇게 했습니다. 그 부분은 사실입니다.

하지만 솔직히 말해서, 저는 그 누구보다 이 프로젝트를 통해 더 많은 것을 얻었습니다. AI 도구 구축에 대한 수많은 다양한 접근 방식을 시도해 보았고, 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지 확인했으며, 이전보다 생태계 (Ecosystem)를 훨씬 더 잘 이해하게 되었습니다.

다시 하겠냐고요? 네, 아마도요. 예상보다 더 많은 시간이 걸렸지만, 그만한 가치가 있었습니다. 커뮤니티는 훌륭했고, 저 또한 새로운 것을 찾을 때 제 리스트를 항상 사용합니다.

하지만 만약 여러분이 비슷한 무언가를 시작하려고 생각 중이라면, 그것이 스스로 생명력을 얻어 커질 것에 대비하세요. 단순한 주말 프로젝트로 시작한 것이 지속적인 작업이 될 수 있습니다. 그것이 나쁘다는 뜻은 아닙니다. 단지... 여러분이 예상했던 것과는 다르다는 뜻입니다.

이제 여러분 차례입니다

최근에 사용해 본 가장 놀라운 AI 도구는 무엇인가요? 긍정적인 놀라움이었나요, 아니면 부정적인 놀라움이었나요? 아무도 이야기하지 않는 숨겨진 보석을 발견하셨나요? 아니면 과대광고된 도구에 돈을 낭비했는데 알고 보니 쓰레기였나요?

아래에 댓글을 남겨 알려주세요. 그리고 리스트에 추가하고 싶다면 GitHub에서 PR을 열어주세요!

저는 항상 추가할 새로운 도구를 찾고 있으며, 특히 여러분의 솔직한 관점을 원합니다. 이 프로젝트의 핵심은 이것이 단지 저의 의견이 아니라, 커뮤니티의 의견이라는 점입니다.

추신: 이 글이 도움이 되었다면 GitHub에서 리포지토리에 스타 (Star)를 눌러주세요. 다른 사람들이 이 프로젝트를 찾는 데 도움이 됩니다. 모든 스타는 큰 힘이 되며, 진심으로 감사드립니다! ⭐